之所以有人说人工智能技术已经走到尽头 ， 主要是因为三个原因 。第一 ， 目前的人工智能技术体系主要是基于理性 。第二 ， 人工智能产品的应用还有很大的障碍 。第三 ， 人工智能领域缺乏强有力的突破 。基于目前人工智能技术体系设计的智能体只能称为弱人工智能 ， 这种弱人工智能时代还将持续很长一段时间 ， 这可能是人工智能技术发展的最大障碍之一 。
【人工智能为什么是ai,人工智能的简称吗】人工智能到底是什么？
人工智能artificial intelligence英文缩写AI ， 早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了 。现如今科技发展 ， 使人工智能应用与人类生活的方方面面 ， 随着科技水平提高会不断完善壮大 。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替 。人工智能的发展是以软硬件为基础 ， 经历了漫长的发展历程 。
人工智能为什么这么火？
谢邀！人工智能(AI)从被提出到现在 ， 已有超过60年的发展历程 ， 虽然中间也经历过暂短的热潮 ， 都没有真正火起来 ， 而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石 ， AI才掀起了新一轮的热潮 。这轮热潮 ， 在谷歌Facebook 微软BAT等企业投资推动下 ， 让AI走到大众视野 ， 也走向实际应用 。而人工智能之所以最近两年才火起来 ， 是因为拥有计算算法和大数据这三大支撑力！首先看看计算力方面的提升 。
计算是AI发展的基础 。在20年前 ， 一个机器人 ， 当时是用32 个 CPU ， 达到120MHz的速度 ， 而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍 。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU 来提升的计算能力 。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强 。之前用 CPU一个月才能出结果 ， 然后再去调整参数 ， 一年只能迭代12次 。
GPU产生后大幅提升了计算量 ， 现在用 GPU 可以一天就出结果 ， 迭代的更快 。再看看算法方面的更新 。以人脸识别为例 ， 在 2013 年深度学习应用到人脸识别之前 ， 各种方法的识别成功率只有不到 93% ， 低于人眼的识别率 95% ， 因此不具备商业价值 。而随着算法的更新 ， 深度学习使得人脸识别的成功率提升到了 97% 。
这才为人脸识别的应用奠定了商业化基础 。而历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源 ， 为AI提供了充足的养料 。例如 ， 在 AlphaGo 的学习过程中 ， 核心数据是来自互联网的 3000 万例棋谱 。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据 。无论是人们无论是用手机跑步看电视还是行驶在车流中 ， 几乎所有的活动都会留下数字足迹 ， 海量数据已汇成数据洪流 。
AI界的泰斗加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念 ， 直到最近几年深度学习才逐渐应用起来 ， 是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持 。深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果 。相应地 ， 海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑 。所以说 ， 有了计算的基础 ， 加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破走向应用 。
ai是什么？人工智能的简称吗？
因为我自己是学软件的 ， 所以可能对AI比较熟悉一点 ， AI是人工智能的简称 ， 许多人喜欢把AI理解为机器人 ， 其实这样是不准确的 。我们可以把人工智能拆开来解释为人工和智能 ， 简单来讲就是由我们人类创造出来的智能 。换句话说 ， 只要是人类创造出来的 ， 能提高人类的生产生活的效率 ， 降低重复性操作 ， 或者能够代替人类工作的都可以称作AI人工智能 。
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